Resumen: Un desafío crítico sigue sin resolverse ya que los sistemas de IA generativos se implementan rápidamente en diversos entornos organizacionales. A pesar de los avances significativos en los componentes de la memoria como RAG, Vector Stores y los agentes LLM, estos sistemas aún tienen limitaciones de memoria sustanciales. Los flujos de trabajo de Gen AI rara vez almacenan o reflexionan sobre el contexto completo en el que se toman las decisiones. Esto lleva a errores repetidos y una falta general de claridad. Este artículo presenta la inteligencia de memoria contextual (CMI) como un nuevo paradigma fundamental para construir sistemas inteligentes. Reposiciona la memoria como una infraestructura adaptativa necesaria para la coherencia longitudinal, la explicabilidad y la toma de decisiones responsable en lugar de los datos pasivos. Basándose en la ciencia cognitiva, la teoría organizacional, la interacción humana-computadora y la gobernanza de IA, CMI formaliza la captura estructurada, la inferencia y la regeneración del contexto como una capacidad de sistema fundamental. La capa de Insight se presenta en este documento para operacionalizar esta visión. Esta arquitectura modular utiliza la reflexión humana del bucle, la detección de deriva y la preservación de la justificación para incorporar la memoria contextual en los sistemas. El artículo argumenta que CMI permite que los sistemas razonen con datos, historia, juicio y contexto cambiante, abordando así un punto ciego fundamental en las arquitecturas de IA y los esfuerzos de gobernanza actuales. Se presenta un marco para crear sistemas inteligentes que sean efectivos, reflexivos, auditables y socialmente responsables a través de CMI. Esto mejora la colaboración humana-AI, el diseño de IA generativo y la resistencia de las instituciones.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 8 de junio de 2025.
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